《花开半夏》-- 序二(万伯翱)

资深作家万伯翱赞誉青年作家九夜茴新作《花开半夏》,该书以生动情节、栩栩如生的语言展现主人公命运与爱情纠葛,尤其聚焦于少年犯的复杂命运,传达强烈爱国主义情感,不同于传统说教类小说,具有深刻教育意义。

万伯翱 当代著名散文作家,中国传记文学学会会长

我也出书和写文章,但不敢和这位八〇后的青年作家九夜茴相比,据东方出版社称其小说《匆匆那年》竟在三个月内畅销十万册,九夜茴先生新作《花开半夏》已付梓东方出版社了,谁敢小觑这位“少年才子”呢!

我这样已过花甲之翁的作家被八〇后笑为“传统”(比迂腐好听点),但我不认为自己是这样的人,英雄不以年龄为论,曹孟德流传千古的诗篇:“老骥伏枥志在千里,烈士暮年壮心不已”就是明证。而且,我这个深受四人帮的人也是深恶痛绝极左思潮,我讨厌“高大全”,更不喜欢正反人物的“脸谱化”,我却喜欢美国大片《拯救大兵瑞恩》中引人入胜的情节,以栩栩如生的语言,完全用行动而不是用口号表现出了高尚和强烈的爱国主义情操的艺术作品,难道美国的优秀儿女前赴后继用生命和鲜血打击德国法西斯,不可以和杨靖宇、赵一曼英雄爱国主义相提并论吗?当然,这样的爱国主义大片就会打动全世界观众之真善美的心灵因而荣获了金光闪闪的奥斯卡金像奖!

《花开半夏》亦是以上这类文学作品,不是板着脸孔的说教类小说。而是有声有色给读者讲叙动人的主人翁命运,而且是很认真的讲述书中的爱情与命运纠葛的故事,那主角爱的悲恸,命的无常,性的懦弱,法的桎梏,恶的救赎,而这一切都发生在少年犯身上更震撼读者的心扉。这一切都可在书中可找到新的解读和诠释,让人们有更多的思索。

听人民出版社编辑介绍,九夜茴是位我还素昧谋面的小女生。这更让我肃然起敬了,新中国的妇女有“半边天”和“军功章上的另一半”之称。我应编辑部老同志特邀而乐为小序,企盼这位“虎视眈眈”的八〇后女作家越写越多,越写越好,而不是像有些“神童”昙花一现流星一过——在作坛上就倏然消失得无影无踪了!

我去过上海的监狱和少管所,我看着这些花季的少年犯,这些曾经打家劫舍,吞云吐雾的“强势人群”一旦落入法网,住进班房又常常成为社会遗忘的角落,而变成了“弱势人群”了。我曾把稿费捐献给他们;他们可怜、可悲、又可憎!他们“生如夏花”,却只是“花开了半夏”。当然我又对少年犯们重新抱有希望……

二〇〇八年初雪于京华苹花书屋

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题,近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型,实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别,为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节,形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面,首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库,涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作,有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性,通过多层卷积与池化操作的组合,逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略,结合交叉熵损失函数与梯度下降算法,确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象,引入数据扩增技术与正则化约束,增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标,在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台,通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证,确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间,为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据,进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合,既包含前沿的深度学习算法探索,又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路,使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法,推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍向量扰动(VP)预编码在下行链路多用户通信系统中的应用,并重点研究如何通过晶格缩减(LR)辅助预编码技术提升VP的性能。文中提供了基于Matlab的代码实现,展示了VP预编码的核心算法流程及其在多用户MIMO系统中的仿真应用。通过对传统VP预编码引入晶格缩减技术,有效降低了计算复杂度并提升了系统性能,尤其是在误码率和吞吐量方面的表现。此外,文档还列举了大量通信、信号处理、优化算法等相关领域的Matlab仿真资源,突出了该研究在现代无线通信系统设计中的实际价值和技术延展性。; 适合人群:具备通信工程、电子信息、信号与系统等相关专业背景的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的工程师;熟悉Matlab编程并希望深入了解预编码技术原理与实现的技术人员。; 使用场景及目标:①用于多用户MIMO下行链路系统中预编码算法的研究与性能对比;②为VP预编码与晶格缩减技术的结合提供可运行的Matlab实现方案;③支持学术研究、课程设计或科研项目中的算法验证与仿真分析。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解VP预编码与LR辅助技术的实现细节,重点关注信道矩阵处理、格点搜索优化及扰动向量生成等关键步骤。同时可参考文档中列出的其他通信与优化案例,拓展对相关技术体系的整体认知。
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